2019 年在中国的人工智能市场呈现出百花齐放、百家争鸣的状态,在各条线都在快速推进。

2019 年在中国的人工智能市场呈现出百花齐放、百家争鸣的状态,在各条线都在快速推进。
在芯片领域,芯片为 AI 提供算力支撑,训练与推理任务对芯片能力要求不同,云端芯片通常用来进行数据训练,要求具备很强的并行运算能力,终端芯片主要用来进行数据推理,综合工耗是技术发展关键,类脑芯片模仿大脑结构进行运算,可提升计算效率、降低功耗,成为 AI 芯片长期发展趋势。
视觉传感器的研发重点在于突破成本障碍,激光雷达在自动驾驶领域作用至关重要,整个行业集中于降低生产成本,车规级固态激光雷达应是企业发展战略重点,国内对毫米波雷达的研究处于起步阶段,目前市场上有 24GHz 和 77GHz 两种规格,77GHz 毫米波雷达探测精确度好、穿透力强,未来将成为市场主流,攻克 77GHz 研发成本是企业战略重点,摄像头通过与计算机视觉技术融合,在安防监控、自动驾驶、智能电视等领域实现机器智能化,相应场景的认证分析和辅助决策能力是关键。
AI 通用技术的发展取决于技术成熟度和业务渗透力,计算机视觉、语音识别和自然语言理解的应用精准度在于知识图谱的构建和机器学习能力,AI 技术由单点技术应用转为整体解决方案的构建,企业注重技术的融合发展,AI 技术的发展依赖于数据积累,企业通过向场景渗透,用数据优化技术算法,构建行业壁垒。
大数据、操作系统、云计算、物联网平台为 AI 产业提供基础设施,云计算、大数据、算法是构成人工智能的三大要素,AI 通用技术逐渐融入主流云计算平台,并结合大数据分析服务各行各业,国内服务机器人市场在 Android 和 ROS 系统上演化出适合人工智能技术和功能的专用操作系统,物联网云平台逐渐融合人工智能和大数据技术,一方面通过改造硬件设备实现智能互联,另一方面采集场景数据实现降本增效和辅助决策。
AI 技术变革硬件设备,实现万物互联,线上线下数据互通,AI 技术在用户与设备的交互方式上实现革新,视觉语音语义等 AI 技术对场景数据的理解能力是决定其交互能力的关键,AI 在硬件中的应用需结合硬件基础功能才有广阔市场潜力。
人工智能涉及面非常广,在芯片、传感器等领域公司众多,在语音、视觉、自然语言、知识图谱,以及意图、情感、深度学习等方面都有各自优势。
人工智能行业应用领域众多,包括物联网、工业互联网等传感器领域,视觉和图像识别在自动化领域有大量应用,自动驾驶等也有涉及。
人工智能行业研究领域,各大行业研究机构也都在布局和投入大量资源。

© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧
点赞0 分享
的头像-AI星球圈
评论 抢沙发

请登录后发表评论

    暂无评论内容